跳到正文
← 返回论文列表与筛选
阅读说明

本页整理公开书目信息,不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成,未完成全文核验,可能有误;具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本,未经模型改写。

DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要;缺少可靠材料时保留待补状态。

本页为预印本版本;arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历,都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对,只展示已核实例,档案仍可能误合并。

引用量采用 OpenAlex 单条关联记录,不合计多个记录;关联记录可能包含正式发表版本,不等于此版本单独引用。缺失不视为零,引用指标不代表论文质量。

关注作者按书目中的完整姓名匹配,同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列,再参考通用方法与发表日期。

分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要主要研究通用贝叶斯历史信息借用,未明确展开所列领域中的因果识别或其他专门计量问题。

反馈分类问题

正在核对关联版本…

代码、数据与补充材料

正在核对对应版本的资源…

关注这篇论文的作者
Shixuan Wang
Jing Zhang
Emily L. Kang
Bin Zhang

逐点预测密度校准幂先验:动态借用历史信息

研究问题
将历史或真实世界数据纳入当前研究时,如何衡量两批数据的相容程度,并据此决定历史信息的借用强度?
方法与思路
作者借鉴边际后验预测 p 值定义相容性指标,再构建逐点预测密度校准幂先验,允许整体或协变量相关的借用参数。
材料陈述的贡献
摘要称推导相容性指标的渐近性质并实现借用一致性,通过模拟、母婴研究和毒性试验说明动态借用方法。
阅读关注点
核对相容性指标及借用一致性的定义、幂参数校准规则,以及数据异质性和协变量建模对后验不确定性的影响。
阅读边界
这是 arXiv 预印本,不能据此认定已同行评审或期刊接收;摘要未列出渐近条件、校准细节或模拟误差控制结果。

原文摘要

Incorporating historical or real-world data into analyses of treatment effects for rare diseases has become increasingly popular. A major challenge, however, lies in determining the appropriate degree of congruence between historical and current data. In this study, we devote ourselves to the capacity of historical data in replicating the current data, and propose a new congruence measure/estimand $p_{CM}$. $p_{CM}$ quantifies the heterogeneity between two datasets following the idea of the marginal posterior predictive $p$-value, and its asymptotic properties were derived. Building upon $p_{CM}$, we develop the pointwise predictive density calibrated-power prior (PPD-CPP) to dynamically leverage historical information. PPD-CPP achieves the borrowing consistency and allows modeling the power parameter either as a fixed scalar or case-specific quantity informed by covariates. Simulation studies were conducted to demonstrate the performance of these methods and the methodology was illustrated using the Mother's Gift study and \textit{Ceriodaphnia dubia} toxicity test.

笔记与分组
相关领域论文